谷歌公司近期发布了第十份环保报告（Googles 2025 Environmental Report）。报告围绕能源与人工智能（AI）两大核心议题展开，回顾了公司可持续发展战略、目标与当前进展券商配资，并强调其在减排方面取得的关键性成果。
“2024年，尽管电力需求大幅增长，我们仍将数据中心的能源排放量减少了12%”，报告写道。但也谈及：总体“基于目标的排放”（ambition-based emission）却同比增长了11%，达到1150万吨二氧化碳当量，较2019年（基准年）增长51%。
谷歌首席可持续发展官凯特·勃兰特（Kate Brandt）表示，这一成绩得益于公司在清洁能源项目的持续投入，“这表明，当下的两大变革——人工智能革命与清洁能源发展，完全可以携手并进”。
这句看似乐观的表态，背后是全行业都在关注的现实：AI与能源之间的博弈，正成为全球气候行动的新焦点。
AI带动电力需求飙升
人工智能的迅猛发展伴随算力需求的陡增，使其成为不可忽视的能源消耗推手。国际能源署（IEA）今年4月发布的特别报告《能源与人工智能》（Energy and AI）指出，预计到2030年，全球数据中心用电需求将翻一倍以上，达到约945太瓦时（TWh），略高于当前日本的总用电量。以美国为例，届时数据中心的电力消耗预计将占到电力需求增长的近一半。而AI将是推动这一增长的主要因素之一。
用于训练和运行人工智能模型的数据中心往往需要消耗大量能源。根据国际能源署的数据，一个典型的AI数据中心耗电量可达10万户家庭年用电量的水平, 而目前在建的最大数据中心的耗电量预计是这一数字的20倍。
世界经济论坛（WEF）去年发文也指出，训练生成式AI尤其耗能，早期有统计显示，训练一个模型如OpenAI于2020年发布的GPT-3，需要消耗约1300兆瓦时（MWh）的电力，相当于130个美国家庭一年的用电量；训练更先进的GPT-4估计是其50倍。
电力需求陡增也引发另一重担忧：增加碳排放压力。《能源与人工智能》指出，虽然目前数据中心排放量占全球燃料燃烧产生二氧化碳的比例仅0.5%，但它是少数几个到2030年排放量（直接和间接）将持续上升的行业之一。
谷歌的最新数据从侧面印证了这一趋势。尽管其数据中心能源排放量下降，但包括供应链在内的总排放量同比增长11%，达到1150万吨。值得注意的是，谷歌今年调整了碳减排与净零目标的边界，最新环境报告中所谓“基于目标的排放”将部分与核心业务关系较为间接、或该公司在减排方面影响力有限的范围三（Scope 3）排放活动排除在外。而根据该报告附录中的一张表格显示，其二氧化碳排放量实际达到了1518.52万吨，大致相当于近40座燃气发电厂一年的排放量。
谷歌在报告中列举了多个超出其“直接控制”范围的外部因素，包括无碳能源技术（carbon-free energy, CFE）部署速度缓慢、AI快速发展带来的用电攀升、与气候和能源相关的政策不确定性，以及部分市场在清洁能源方面的资源限制，并强调这些因素使其实现气候目标“变得更加复杂且充满挑战”。
类似的挑战并非谷歌独有。去年底，Facebook母公司Meta透露计划在美国路易斯安那州投资100亿美元建立大型AI数据中心，该项目将由当地电力公司Entergy负责，后者有意通过兴建三座燃气发电厂，以满足这一科技巨头迄今为止全球最大数据中心（一旦落成）的用电需求。然而，这一计划受到当地参议院的质疑，认为Meta正违背其气候承诺。更多环保人士则表示担忧：为了满足人工智能日益增长的电力需求，反而会促进了化石燃料的使用。
AI也能反向推动减排
虽然AI加剧了能源需求，但它并非单向的“能耗放大器”。谷歌在报告中强调，通过算力优化与清洁能源并行投入，其在业务扩张的同时实现了减排——在数据中心算力需求上升的背景下，碳排放下降12%。
该公司将这一成果归功于过去几年投资的25个以上清洁能源项目。这些项目于去年正式启用，新增了2.5吉瓦（GW）发电能力，相当于超过400万块太阳能电池板的产能。 基于这些清洁能源部署，谷歌表示，数据中心的能源消耗比行业平均水平低84%。
谷歌还称其五款人工智能产品在去年帮助外部用户累计减少约2600万吨二氧化碳当量的排放，相当于超过350万户美国家庭一整年用电量的减免。这些产品应用包括如Nest智能恒温器（Nest thermostats）自动节能、Solar API辅助安装商设计更优系统，以及谷歌地图（Google Maps）中的节油路线规划等。
国际能源署在《能源与人工智能》中指出，AI在能源行业有显著的应用潜力，例如，优化工业流程，节省能耗；通过AI驱动的故障检测帮助快速识别并精准定位电网故障，将停电时长缩短30%至50%；提升建筑能源管理效率等。这些都在需求端带来实质减排。
“尽管数据中心电力需求的增长势必推高排放，但就整个能源行业而言，这一增幅并不大，如果人工智能技术得到广泛应用，其带来的减排效应可能会抵消这一增幅。”国际能源署表示。但值得警惕的是，目前尚无势头表明这些AI应用会被广泛应用。
能源与AI的双向塑造
正如《能源与人工智能》所强调，人工智能的变革潜力取决于能源。没有能源，就没有人工智能；但人工智能也可能反过来塑造能源格局。价格可负担、可靠且可持续的电力供应，将是AI持续发展的关键条件。而清洁、现代化、脱碳的电网，则是实现净零排放的重要基石。
国际能源署数据显示，目前全球数据中心电力供应中，煤炭占比约30%，其次是可再生能源（以风电、光伏和水电为主）约占27%，天然气26%，核电约15%。其中，可再生能源是增长最快的部分，预计到2030年全球年均发电量增幅达22%，满足近半新增需求。这一增长主要得益于全球风电与光伏装机的扩张，部分则通过科技公司的电力购买协议（PPA）融资，或由数据中心运营商直接投资可再生能源项目。
然而短期内，天然气与煤炭仍将承担超40%的新增负荷，包括提升现有机组利用率及建设新电厂。2030年后，小型模块化反应堆（SMR）等低碳基荷电力才有望加入主力。伴随着可再生能源与核电的持续增长，预计到2035年，数据中心的煤电使用才会出现绝对下降。
然而，能源转型并非无成本。高盛全球研究所去年指出，数据中心碳排放上升带来的“社会成本”（按现值计算）将达1250亿至1400亿美元。分析师表示，尽管多家科技企业对持续降低能源强度抱有信心，但面对需求攀升，对实现绝对减排的信心则不足。分析认为，科技公司将加码投资，如支持新增可再生能源项目，或推动新兴核能等发电技术的商业化落地。
而谷歌便是行动中的一员。在其最新环境报告中，谷歌披露2024年完成了史上最大规模的清洁能源采购，新增8吉瓦发电能力。同时，该公司亦积极投资开发如先进核能和增强型地热能等下一代解决方案。而路透社7月30日援引消息称，谷歌计划投资60亿美元在印度南部安得拉邦建设一个1吉瓦的数据中心及其配套电力设施，其中包括 20 亿美元的可再生能源项目。
得益于此前投资清洁能源项目所带来的2.5吉瓦电力增益，谷歌表示这些投入已将其按小时计的无碳能源使用比例从64%提升至66%。“这证明券商配资，只要聚焦投入，即便在业务扩张的同时，也有可能以更清洁的能源驱动AI以及我们所有的产品与运营。”
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